国家级贫困县身份与县级城乡收入差距

王守坤

内容提要 国家级贫困县政策是我国精准扶贫工作的重要举措。具有国家级贫困县身份，相当于拥有了获得国家优惠政策支持的重要经济资源。本文通过截面普通最小二乘法以及处理效应模型估计，发现相对于地理发展条件相似的周边非国家级贫困县，国家级贫困县具有更大的城乡收入差距。在控制民族自治县与省会城市管辖县哑变量、删除县级市样本、删除革命根据地样本等稳健性检验之后，上述结论同样成立。进一步的作用机制分析显示，国家级贫困县具有更高的农村人口比例和农村固定资产投资完成额比例，这打破了城市化进程对于缩小城乡收入差距的作用链条，从而扩大了县级城乡收入差距。在政策内涵层面，政府部门需要采取各种措施增强农村劳动力流动到城市的可能性，最终使得城乡人民大众都能够更充分地享有国家优惠政策扶持带来的发展成果。

关键词 国家级贫困县 长征沿线县 城乡收入差距 处理效应模型

〔中图分类号〕F224.0 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕0447-662X（2018）10-0043-09

一、引言

自20世纪80年代末以来，虽然我国的城乡居民收入差距趋势变化存在波动性，但是一直没有被完全消除。Ravallion和Chen通过对泰尔指数的分解发现，城乡收入差距对于我国总体收入差距始终具有较高的贡献率，其在20世纪80年代为30%，在21世纪初为50%，之后则一直维持在47%以上。①胡志军等通过分解基尼系数也有类似的发现，即城乡收入差距对我国总体收入差距的贡献率从1985年的50.6%上升到了2000年的60.7%，在2001年后则一直维持在60%左右。②在追求经济增长的同时如果忽略城乡收入差距问题，很有可能最终不利于经济增长的可持续性和质量提升。

农村人口全面脱贫是2020年我国全面建成小康社会的重要任务之一。实际上，我国扶贫开发始于上世纪80年代中期，通过近30余年的不懈努力，取得了辉煌成就。这表现在我国农村地区的贫困人口大量减少，逾7亿人摘掉了贫困帽子，对于联合国千年发展目标而言，甚至贡献了约70%的减贫人口。汪三贵：《“六个精准”决胜扶贫攻坚》，《时事报告》2015年第11期。针对扶贫方式而言，主要包括改善农村基础设施、发展农村特色产业以及增加农村贫困地区的教育投入等措施。在众多扶贫政策中，将满足一定标准的贫困县或县级市（后文统称为县）划定为国家级扶贫重点县，也无疑是一个重要举措。国家对贫困县进行各类优惠政策与财政资金扶持的最终目的是实现人民生活水平的提升，使得城乡居民都可以分享经济发展的成果。贫困县身份认定附带许多显性或隐性的扶持措施，成为国家级贫困县以后，该县就可以在专项贷款、财政转移支付和扶贫补助金等方面获得上级政府尤其是中央政府的倾斜性支持。正因为贫困县身份具有较高的“含金量”，它有时会成为一些落后县不断追逐或不愿放弃的身份，甚至有的县在地方政府网站上发布“特大喜讯”来庆贺被确定为国家级贫困县。

国家扶贫政策使得大量农村居民得以脱贫，直接提高了农村居民的可支配收入。然而，本文关注的是国家扶贫政策效应评估中的另外一个维度，即在众多针对农村地区的扶贫措施作用下，县级城乡收入差距是否也相应缩小了？该问题的答案并非是显而易见的。一方面，扶贫政策支持下的农村地区产业发展了，农村居民的可支配收入增加了，农村居民的教育投入也增加了，这的确是缩小城乡收入差距的力量；另一方面，由于大量财政资金和经济资源被用于农村地区，这也很可能在微观上改变部分农村居民进行城乡间流动的决策，从而使得农村居民通过城乡间流动缩小城乡收入差距的逻辑链条不再成立（具体逻辑参见后文第四部分）。由此可见，通过规范的实证分析判断扶贫政策是否相应地缩小了城乡收入差距是必要的。本文将从国家级贫困县身份与城乡收入差距的关系角度，评估国家级贫困县政策所产生的经济绩效。我们将回答以下问题，即相比于地理环境等地理发展条件相似的周边其他非国家级贫困县，国家级贫困县身份扩大还是缩小了城乡收入差距？本文将分析时间段设置为县级数据相对完整的2005-2010年，且通过截面普通最小二乘法与处理效应模型（Treatment Effects Model）Maddala S.， Limited-dependent and Qualitative Variables in Econometrics， Cambridge： Cambridge University Press， 1983.分析发现，相对于地理发展条件相似的周边非国家级贫困县，国家级贫困县具有更大的城乡收入差距。在控制了民族自治县与省会城市管辖县哑变量、删除县级市样本、删除革命根据地样本等稳健性检验之后，上述结论同样成立。进一步的作用机制分析显示，在能够享有各类扶持政策的前提下，国家级贫困县在农村地区配置了更多的经济资源，且具有更高的农村人口比例和农村固定资产投资完成额比例，这打破了城市化进程对于缩小城乡收入差距的作用链条，从而扩大了县级城乡收入差距。

本文其余部分结构安排如下：第二部分为模型设置与数据说明，第三部分为回归结果解析及稳健性检验，第四部分为作用机制分析，第五部分是结论与建议。

二、模型设置与数据说明

1. 模型设置

县级政府是我国政府组织体系的基础，长期以來承担着大量义务教育、医疗卫生以及社会保障等基本公共服务职责。贾俊雪、郭庆旺、宁静：《财政分权、政府治理结构与县级财政解困》，《管理世界》2011年第1期。为了识别国家级贫困县身份对于城乡收入差距的影响，本文将计量模型的自变量设定为国家级贫困县哑变量，其赋值规则为：若一个县属于国家级贫困县，赋值为1，否则为0。由于本文的核心自变量即国家级贫困县身份在样本时间段内不随时间而变化，故为了突出考察国家级贫困县与周边非国家级贫困县的横向差异，我们使用单一年度的截面数据，并采用两类计量模型展开分析。

首先，是采用普通最小二乘法（OLS）进行截面回归，且将截面数据估计模型设置为如下形式：

Gapi为因变量，即样本县i的县级城乡收入差距，在有限的县级数据指标中，我们依据通常作法采用县级城镇职工平均工资与农村居民人均纯收入的比值来衡量。Countyi为依据是否属于国家级贫困县而赋值的哑变量，其系数γ正是本文关注的系数估计值，它反映了国家级贫困县与地理发展条件相似的周边非国家级贫困县之间城乡收入差距的横向均值差异。α为常数项，εi是干扰项。

Xi为控制变量集。我们采用2001年确定的国家扶贫开发工作重点县构造核心自变量， 国家级贫困县身份均获得于本文数据时间段即2005-2010年之前，故而影响因变量Gapi的一些社会经济因素也极有可能是国家级贫困县身份的结果变量（Outcome Variables）。此时，在控制变量集中加入这些结果变量就会吸收国家级贫困县身份本身对于因变量的影响，从而使模型核心自变量系数发生估计偏误。Angrist J. and Pischke J.， Mostly Harmless Econometrics， Princeton： Princeton University Press， 2009.为了避免这类“坏的控制变量”问题（Bad Controls），本文回归模型的控制变量仅包括：（1）县与中心城市之间的经纬度距离。中心城市定义为两类，分别是县域所属的地级市与所属省域的省会城市。省会城市通常是省内经济中心，较大的经济规模使其对省内各县具有较强的辐射效应。地级市则是一定地域范围内的经济中心，对辖区内的县同样具有溢出效应。宋小宁、陈斌、梁琦：《区位劣势和县域行政管理费增长》，《经济研究》2015年第3期。如果一个县域远离中心城市，它可能就无法获得中心城市的各种资本、技术和人才溢出效应，无法在发挥自身比较优势的基础上充分参与市场分工，从而不利于该地区的社会经济发展。Cai H. and Treisman D.， “Does Competition for Capital Discipline Governments？ Decentralization， Globalization， and Public Policy，” American Economic Review， vol.95， no.3， 2005， pp.817～830.（2）县域平均海拔对数值和平均坡度对数值。这两个变量体现了县域社会经济发展面临的基本自然环境，同时也是上述距离类地理信息控制变量的进一步补充。（3）地级市固定效应。我们的核心自变量不随时间改变，如果加入县级固定效应，会使得国家级贫困县哑变量的作用被个体固定效应吸收，从而无法估计出国家级贫困县身份对因变量的作用系数。因此，我们加入地级市固定效应以尽量控制不同地级市之间的异质性。

其次，是采用处理效应模型进行截面估计。截面OLS回归的识别策略若要成立，需要排除“样本选择难题”（Sample Selection Problem）所造成的内生性，即某县不能被一些不可观测的地区特征遗漏因素显著地影响其是否成为国家级贫困县。如果存在某些不可观测的遗漏因素，不但影响了一个县是否能够获得国家级贫困县身份，而且该因素又与城乡收入差距相联系，那么，此时计量模型估计结果刻画的就是那些与国家级贫困县身份相关联的不可观测遗漏因素的作用，而不是国家级贫困县身份本身的影响。这种内生性问题的存在，使得我们需要采用适用于内生性自变量属于哑变量情形的处理效应模型（Treatment Effects Model）进行计量分析，其形式如下：

上式中第一个方程与（1）式模型完全一致，第二个方程为处理方程（Treatment Equation），其中，Zi中包含了影响一个县是否成为国家级贫困县的相关因素。处理方程至少需要包含一个外生的且影响核心自变量即内生性哑变量的外生变量，且该外生变量不被同时包含在主回归方程之中。这时，该外生变量实际上是内生性哑变量的工具变量。本文中，Zi除了继续包含县与中心城市距离对数、平均海拔对数、平均坡度对数以及地级市固定效应外，还包括一个影响国家级贫困县哑变量的工具变量——长征沿线县哑变量。

之所以选择长征沿线县哑变量作为核心自变量即国家级贫困县哑变量的工具变量，一方面是因为该变量与核心自变量存在相关性。长征作为一个具有里程碑意义的历史事件，赋予了所经过地区一种特殊的政治资源禀赋。现有的经验文献已经发现长征提升了長征沿线县成为国家级贫困县的概率，Park A.， Wang S. and Wu G.， “Regional Poverty Targeting in China，” Journal of Public Economics， no.1， 2002， pp.123～153； Rupelle M. and Li S.， “Inequality Persistence and Revolution： What Can We Learn from the Long March in China？” http：//www.parisschoolofeconomics.eu/IMG/pdf/JobMarket-1paper-DELARUPELLE-PSE.pdf， 2012；刘畅、马光荣：《财政转移支付会产生“粘蝇纸效应”吗？》，《经济学报》2015年第1期。这表现在一些不完全符合相关规则的长征沿线县也被纳入了国家级贫困县名单。然而，值得说明的是，并非所有的长征沿线县都被赋予了国家级贫困县身份，同时，非国家级贫困县中也存在部分长征沿线县。具体而言，在本文样本所涉及的377个国家级贫困县中，有100个属于长征沿线县，占比为26.5%；而351个周边非国家级贫困县中，也有82个属于长征沿线县，占比为23.4%。由此可知，本文所选择的工具变量与内生变量之间并不存在必然的对应关系，二者在赋值方面的充分变化使得该工具变量具有了较好的合理性，即长征沿线县身份可以作为是否成为国家级贫困县身份的一个外生冲击。另一方面是由于该工具变量的赋值具有一定程度的随机性。这是因为长征路线选择事前并没有做任何部署，且行军途中的方向选择也往往是基于军事斗争策略的考虑。

2. 数据说明

如前文所述，为解决遗漏变量引起的内生性问题，本文处理效应模型中的外生变量是依据长征路线而构建的，故我们选择县级样本的范围限制在长征路线之上的12个省级行政区。依据官方记录，长征共经过了15个省级行政区（参见《各路红军长征经过的省份》，《人民日报》2016年10月2日），但是2001年颁布实施《中国农村扶贫开发纲要（2001-2010年）》之后，東部省份内不再设置国家级贫困县或国家扶贫开发工作重点县，因而本文样本时间段内不再涉及福建和广东；同时由于青海省中长征沿线县只有一个且数据质量较差，故也将其予以删除。最终，本文回归分析所采用的县级样本主要涉及12个省级行政区，它们分别是江西、湖南、广西、贵州、重庆、云南、四川、河南、湖北、甘肃、宁夏、陕西。虽然长征路线的形成是在村级地区进行的，但囿于村级及乡镇数据的可获得性，本文将回归样本限定为县级行政区域，即包括县与县级市（统称为县）。长征沿线县名单根据中国网、人民网等国家权威网站公布的中国工农红军长征路线获得。考虑到县级数据的完整性，本文选定2005-2010年间的年度截面数据展开分析，涉及的县级原始数据来自《中国县（市）社会经济统计年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》。对于地理信息控制变量而言，样本县与中心城市的经纬度距离是根据国家地理信息公共服务平台查询到的经纬度数据进行计算后获得；县域平均海拔和平均坡度原始数据是根据中国科学院资源环境科学数据中心公布的中国海拔高度DEM（SRTM 90m）空间分布、中国100万地貌类型空间分布以及中国县级行政边界数据，采用ArcGIS软件进行提取而得。

我国疆域广大，不同地区的经济与社会特征差异明显，若将全国所有非国家级贫困县纳入计量分析，会产生较大噪音进而造成估计偏误。为获得精确估计，我们依据至少拥有一个国家级贫困县的原则来筛选地级市，将这些地级市中的国家级贫困县作为处理组，将其中的非国家级贫困县作为对照组。按照上述规则，本文样本共包括377个国家级贫困县与351个周边非国家级贫困县，涉及12个省级行政区的95个地级市。需要说明的是，地级市辖区的行政管理体制与县或县级市具有系统性差异，即县域会拥有远大于市辖区的面积和人口，且其自主管理权远大于市辖区，宋小宁、陈斌、梁琦：《区位劣势和县域行政管理费增长》，《经济研究》2015年第3期。故本文数据样本不包含地级市辖区。重庆市于1997年成为直辖市，本文中隶属于重庆市的县到中心城市的距离分别取其与成都市、重庆市的经纬度距离。此外，在县域年度价格指数缺失严重的情况下，为了消除价格因素的影响，本文按照通常的做法，将具有货币单位的相关变量均采用地级市GDP指数折算为以2005年为基期的实际值。值得指出的还有，本文对所有连续型变量也均进行了对数化处理以弱化异方差性。各变量的描述性统计见表1。

三、基准回归结果及稳健性检验

1. 基准回归结果

我们所关注的核心自变量是哑变量，其不随样本时间维度发生变化，如果采取面板固定效应估计，会使得国家级贫困县哑变量的作用被个体固定效应吸收，从而无法估计出国家级贫困县身份对于因变量的边际影响。同时，面板随机效应模型也无法采用，这是因为它要求截面个体与所有解释变量无关，否则会产生有偏且非一致的估计结果。显然，面板随机效应模型的假定对于我国发展程度差异较大的不同地区而言太过严格。因此，我们采用截面数据分别进行OLS和处理效应模型估计。值得指出的是，与Heckit两步法相比，采用极大似然法（ML）估计处理效应模型参数的效率更高，这是因为前者会将第一步估计中的误差带入第二步中，从而导致效率损失。

截面OLS和处理效应模型主回归方程的估计结果见表2和表3。表3中还报告了判断处理效应模型内生性存在与否的Wald检验P值，结果显示，各模型均不能拒绝处理效应模型不存在内生性的原假设。为了简化表格，表3中没有展示处理效应模型中处理方程的回归结果，但是其系数估计均符合预期，即长征沿线县哑变量在1%显著性水平上为正，这意味着长征沿线县确实更有可能获得国家级贫困县身份。表2和表3显示，无论是基于2005-2010年间的年度截面数据，还是基于样本时间段内的均值而言，核心自变量系数都至少在1%显著性水平上为正值，这意味着相对于周边非国家级贫困县而言，国家级贫困县确实具有更大的城乡收入差距。

2. 稳健性检验

在基准样本回归基础上，我们进行了如表4所示的稳健性检验，估计结果均显示国家级贫困县哑变量系数仅发生了较小变化，原有结论本质上未发生变化。

稳健性检验具体包括：

（1）进一步控制民族自治县与省会城市管辖县哑变量。民族结构是各类历史因素综合作用的结果，而且属于少数民族集聚地区也会得到某些政策扶持。同时，我国经济社会发展资源主要被政府部门调控，且级别越高的地方政府掌握的资源总量越多。因此，一个县是否隶属于省会城市管辖，实际上也意味着其与经济发展资源的经济距离的远近。加入上述两个控制变量之后的回归结果没有改变原有结论。

（2）删除了县级市样本。考虑到普通县与县级市毕竟在行政体制上存在差别，我们删除了基准样本中涉及的71个县级市进行回归，发现所有处理效应模型中国家级贫困县哑变量的显著性均未发生变化。

（3）删除长征首尾革命根据地样本。国家级贫困县可能同时也是革命根据地，尤其是长征首尾的县级政府。如果本文的估计系数包含革命根据地的影响，那么识别出的效果可能就不仅是国家级贫困县的效果，还混杂了革命根据地相关优惠政策的效果。因此，我们删除了属于中央革命根据地和陕甘宁根据地的样本对相关回归进行重新考察。其中，中央革命根据地涉及了江西61个样本，陕甘宁根据地具体包括陕西76个样本、甘肃55个样本和宁夏9个样本。将上述长征首尾革命根据地样本删除后，我们发现核心自变量即国家级贫困县哑变量的估计系数的显著性与前文保持了一致，故原有结论同样维持不变。

四、作用机制分析

我们已经发现，相比于周边非国家级贫困县，国家级贫困县具有更大的城乡收入差距。那么，接下来的问题是，该情形是通过何种渠道而发生的。在现有的县级数据统计资料中，按照城镇和农村划分后统计的指标比较有限。依据国家级贫困县政策的扶贫指向，即其重点是针对存在于农村地区的贫困人口，本文选择农村人口比例和农村固定资产投资完成额比例作为可能的机制变量，其中，前者是农村人口占总人口的比例，后者是农村固定资产投资完成额占总固定资产投资完成额的比例。虽然上述两个机制变量仅针对农村地区构建，但是因为其属于比例类变量，故实际上也蕴含着城镇地区的相关信息。

接下来，机制分析的思路是：首先，判断国家级贫困县与机制变量的关系；其次，确认机制变量与城乡收入差距的关系；最后，根据上述步骤综合判断机制分析是否成立。我们分别进行截面OLS与处理效应模型估计，结果见表5和表6。表5显示，除了因变量为农村固定资产投资完成额比例时的OLS回归中核心自变量系数为不显著正值外，其他情形下的核心自变量估计系数均显著为正。这意味着，在我们的县级样本范围内，相对于周边非国家级贫困县，国家级贫困县具有更高的农村人口比例和农村固定资产投资完成额比例。可见，在针对贫困地区的各类扶持优惠政策或财政资金支持的影响下，国家级贫困县将更多的经济资源配置到了农村地区。进一步，表6显示，两个机制变量，即农村人口比例和农村固定资产投资完成额比例，与县级城乡收入差距之间均呈现出了显著的正相关关系，即二者数值越高，城乡收入差距也就越高。

综合表5和表6所展示的信息可知，国家级贫困县的农村地区虽然可以获得更多的政策扶持，但是该种情形客观造成了一个负面结果，那就是城乡收入差距的扩大。许多学者充分阐释了城市化可以缩小城乡收入差距的理论逻辑。吕炜、高飞：《城镇化、市民化与城乡收入差距》，《财贸经济》2013年第12期；陆铭、向宽虎：《破解效率与平衡的冲突——论中国的区域发展战略》，《经济社会体制比较》2014年第4期；陆铭：《求解“不可能三角”：理性、公正与效率》，《探索与争鸣》2015年第10期。一般而言，在城市化与工业化的进程中，自然出现的一个趋势是劳动力从农村向城镇转移，且通过这个过程往往可以实现城乡收入差距的缩小。原因在于：一方面，在城市化过程中，农村剩余劳动力转移目的地是生产率更高的城市部门，这本身属于劳动力资源的优化配置。从农村地区转移而来的劳动力数量将增加城市劳动力市场的竞争，降低城市劳动力的平均工资。另一方面，农村劳动力向城市流动之后，农村剩余劳动力的减少会提高农村地区的人均资源占有量，比如人均耕地资源，从而有利于通过农业规模经营等途径使得农村劳动生产率获得提升。此外，流向城市的劳动力也可能将在城市部门工作积累的资金带回农村，用于农村基础设施投资，改善農村生产生活条件，这也有利于提高农民收入水平。兀晶、卢海霞：《城镇化、城市偏向对城乡收入差距的影响》，《经济问题》2015年第9期。然而，当国家级贫困县的农村地区可以获得更多的资源扶持时，就可能改变劳动力流动决策的成本和收益相对大小，从而使得城市化缩小城乡收入差距的逻辑链条不再成立，从而导致县级城乡收入差距的扩大。

五、结论与建议

国家级贫困县政策是我国精准扶贫工作的重要举措。具有国家级贫困县身份，相当于拥有了获得国家优惠政策支持的重要经济资源。本文从国家级贫困县身份与城乡收入差距的关系角度，评估了国家级贫困县政策所产生的经济绩效。研究发现，相对于地理发展条件相似的周边非国家级贫困县，国家级贫困县具有更大的城乡收入差距。为了解决可能存在的遗漏变量引起的内生性问题，我们谨慎地选择了估计样本，尽量多地加入了地理信息类控制变量，也使用了能够减弱哑变量内生性问题的处理效应模型。当然，在控制了民族自治县与省会城市管辖县哑变量、删除县级市样本、删除革命根据地样本等稳健性检验之后，上述结论同样成立。

进一步，我们也尝试回答了为什么国家级贫困县具有更大的城乡收入差距。作用机制分析显示，在我们的县级样本范围内，相对于周边非国家级贫困县，国家级贫困县具有更高的农村人口比例和农村固定资产投资完成额比例。这意味着在针对贫困地区的各类扶持优惠政策或财政资金支持的影响下，国家级贫困县将更多的经济资源配置到了农村地区。同时，两个机制变量即农村人口比例和农村固定资产投资完成额比例，与县级城乡收入差距之间均呈现出显著的正相关关系。最终，可以得出的结论是，国家级贫困县的农村地区虽然可以获得更多的政策扶持，但是该种情形很可能改变劳动力流动决策的成本和收益相对大小，从而使得城市化缩小城乡收入差距的逻辑链条不再成立，即客观造成了城乡收入差距扩大的负面结果。

本文结论有利于客观评估对于落后地区优惠扶持政策的经济绩效。单纯依赖上级政府的优惠扶持政策或财政资金转移支付，并不能自然地实现城乡居民收入差距的缩小。在一定意义上，当城乡人民大众都能够更充分地享有国家优惠政策扶持而带来的发展成果时，经济资源在城乡之间的配置效率才真正达到了最优化。在追求城乡之间平衡发展目标时，并不是需要规模或总量意义上平衡，实际上，在人均意义上实现平衡才能达到城乡居民都能够分享经济发展成果的目标。当然，总量上的城乡间平衡也最难以实现，这是因为经济和人口集聚发展是符合规模经济的总体趋势。陆铭、陈钊：《为什么土地和户籍制度需要联动改革》，《学术月刊》2009年第9期。越是经济发达的国家，其经济活动和人口就越向城市的周围集聚。为了实现“在集聚中走向平衡”的城乡发展路径，本文提出以下三点具有可行性的政策措施：

第一，解除限制农村人口流向城镇的诸多限制。对于我国而言，城乡间平衡发展的关键是农村劳动力能够自由流动，并能够转化为真正的市民。然而，基于对城市公共资源和就业岗位的保护，城市地区总是或至少部分地存在户籍歧视的现象。户籍歧视使得农村居民在工资水平、职业培训力度、社会保障、子女教育等方面不能享有与城市人口同等的待遇，进而抑制了农村居民收入增长的可能性。万海远等采用倾向得分匹配与双重差分方法分析发现，户籍歧视使得农村居民个体的收入减少了3.5%。万海远、李实：《户籍歧视对城乡收入差距的影响》，《经济研究》2013年第9期。所以，政府部门应该逐步降低农村居民获取本地城镇户籍的门槛，在户籍政策方面作出调整，包括逐步建立统一的户口登记制度，允许农村劳动力在一定年限内转变为城市居民，逐步使户籍制度与各种福利待遇相脱钩，使其尽快回归到单纯的人口统计等户籍功能。

第二，政府部门应该更加重视在金融资源获取层面实施造血式扶贫政策。在农村地区努力发展劳动密集型的非农产业，增加农村居民的非农就业机会，是增加农村居民收入的一个有效渠道。然而，在我国城乡之间存在二元分割的大背景下，金融资源存在明显的二元特征。造血式扶贫政策面临的一个首要约束是农村金融资源的短缺，这表现为农村地区的金融资源难以为农村经济发展提供精准有效的资金融通渠道。龙海明、凌炼、谭聪杰、王志鹏：《城乡收入差距的区域差异性研究》，《金融研究》2015年第3期。政府部门应该重视新型农村金融机构的发展，增强其对农村居民进行涉农企业创业的支持力度和对农村社会基础设施建设的投资力度，从根本上提高农村居民的勞动生产率。此外，需要提出的是，贾俊雪等已经证明小额信贷对贫困农村居民增加收入具有积极的促进作用，其可以促使贫困村农户人均纯收入的增速提高4.1%，而与此同时无偿的资本补贴扶贫形式的效果则较弱。贾俊雪、秦聪、刘勇政：《“自上而下”与自下而上”融合的政策设计——基于农村发展扶贫项目的经验分析》，《中国社会科学》2017年第9期。因此，我们可以更加积极地运用小额信贷这一扶贫方式，有效激发贫困农村居民的脱贫主动性和自我发展能力。

第三，政府部门应该推进城乡之间公共服务的适度均等化，建立健全农民工社会保障体系，让社会公共服务在城乡之间的差异得到最大限度的弥补。目前我国的情况是，地方政府往往仅是以土地的城镇化为目标取向，社会服务层面上的真正的市民化转变却难以实现。李尚蒲、罗必良：《城乡收入差距与城镇化战略选择》，《农业经济问题》2012年第8期。吕炜和高飞构建了二元结构下市民化措施影响城乡收入差距的一般均衡模型，在此基础上通过数值模拟的方法动态模拟了城乡收入差距的演变路径，研究发现快速推进的城镇化以及能够降低公共服务差异的市民化措施可以缩小城乡收入差距。吕炜、高飞：《城镇化、市民化与城乡收入差距》，《财贸经济》2013年第12期。同时，在城乡教育服务层面，陈斌开等认为我国教育经费投入政策很大程度上导致了城乡公共教育水平差异，进而城乡公共教育支出规模差异对城乡收入差距扩大的贡献率甚至达到了35%。陈斌开、张鹏飞、杨汝岱：《政府教育投入、人力资本投资与中国城乡收入差距》，《管理世界》2010年第1期。因此，未来需要缩小有无本地户籍的常住人口在享有幼儿园、中小学等基础教育资源方面的权利差距，最终通过各类专项财政转移支付的方式推进城乡间教育资源的适度均等化。

作者单位：江西财经大学规制与竞争研究中心、江西财经大学经济学院

责任编辑：牛泽东